基于语音包络特征的语音识别系统
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| ·语音识别的研究背景及其意义 | 第7-9页 |
| ·国内外研究历史及现状 | 第7-8页 |
| ·语音识别需要克服的困难 | 第8-9页 |
| ·本文研究内容以及各章节安排 | 第9-10页 |
| 2 数字语音信号及其特征向量 | 第10-23页 |
| ·语音生成模型 | 第10-11页 |
| ·声学分析 | 第10页 |
| ·语音信号的系统模拟 | 第10-11页 |
| ·语音信号的预处理 | 第11-14页 |
| ·语音信号的数字化 | 第11-12页 |
| ·语音信号的窗函数 | 第12-13页 |
| ·语音信号的时域分析 | 第13-14页 |
| ·语音信号的频域分析 | 第14页 |
| ·傅里叶分析 | 第14页 |
| ·线性预测编码 | 第14-22页 |
| ·LPC分析的基本概念 | 第15-18页 |
| ·LPC正则方程的自相关解法 | 第18-21页 |
| ·解LPC正则方程的解法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于语音波形包络的特征向量 | 第23-34页 |
| ·语音波形的特征 | 第23-24页 |
| ·语音信号的包络曲线 | 第24-25页 |
| ·语音包络特征的提取 | 第25-28页 |
| ·语音数据的预处理 | 第25-26页 |
| ·语音波形包络的提取 | 第26-28页 |
| ·语音包络特征的分析 | 第28-33页 |
| ·语音包络特征的结果分析 | 第28-32页 |
| ·语音包络特征的缺点 | 第32-33页 |
| ·总结 | 第33-34页 |
| 4 基于包络特征的语音识别系统 | 第34-52页 |
| ·模板库的训练方法 | 第35-38页 |
| ·偶然训练法 | 第35页 |
| ·鲁棒性训练法 | 第35页 |
| ·聚类模板训练法 | 第35-38页 |
| ·预判段 | 第38-42页 |
| ·包络特征对系统的影响 | 第38页 |
| ·预判断的实现 | 第38-42页 |
| ·动态时间规整技术 | 第42-48页 |
| ·动态时间规整技术的基本原理 | 第42-44页 |
| ·DTW算法的改进 | 第44-46页 |
| ·搜索宽度限制的DTW算法 | 第46-48页 |
| ·语音识别系统 | 第48-50页 |
| ·软件测试的结果 | 第50页 |
| ·本章总结 | 第50-52页 |
| 5 语音识别系统的硬件模拟 | 第52-58页 |
| ·整体设计思路 | 第52-53页 |
| ·各个模块的硬件实现 | 第53-57页 |
| ·语音信号加强模块 | 第53-54页 |
| ·极值提取模块 | 第54-55页 |
| ·预判段特征提取模块 | 第55-56页 |
| ·控制模块 | 第56页 |
| ·硬件仿真结果 | 第56-57页 |
| ·系统对比 | 第57页 |
| ·本章总结 | 第57-58页 |
| 6 结论 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 在校期间发表的论文 | 第62页 |
